2。发展渐进式SaaS命题,并积极地管理长期云迁移策略。现在,每个垂直软件现任者都面临着管理中等或长期迁移到云产品的真正挑战。这是不可避免的,而且不是琐碎的(即,如果您不相信这是不可避免的,我们很高兴进行辩论!)。艺术是使用智能细分和命题开发来浏览多年的过渡计划,该计划稳步将您重新定位为SaaS播放器……但同样不会不必要地蚕食现有的利润。我们认为,关键是要定义和制定一个明确定位的命题(即早期的客户)客户并与这一细分市场合作,将自己定义为他们的冠军。可能是您的垂直特征使使过渡缓慢而稳定地使过渡变得可行 - 但是,即使在这种情况下,即使有一个详细且经过思考的计划也至关重要,因为即使过渡本身并不紧迫,许多客户也会对您的Saas过渡路线图的可信度做出响应。
过去十年中,软件系统中的机器学习(ML)组件广泛采用。这几乎都发生在从自然语言处理到计算机视觉的几乎每个领域中。这些ML组件范围从相对简单的神经网络到复杂且资源密集的大语言模型。然而,尽管采用了这种广泛的采用,但对产生这些模型的供应链关系知之甚少,这可能对合规性和安全性产生影响。在这项工作中,我们对从流行的模型共享网站拥抱面的760,460款和175,000个数据集进行了广泛的分析。首先,我们评估了拥抱面部供应链中的文档现状,报告现实世界中缺点的例子,并提供可行的改进建议。接下来,我们分析现有供应链的基础结构。最后,我们探讨了当前针对先前工作中报告的许可格局,并讨论了该领域所带来的独特挑战。我们的结果激发了多种研究途径,包括需要更好的ML模型/数据集的许可管理,更好地支持模型文档以及自动化的不一致检查和验证。我们使我们的研究基础架构和数据集可用来促进未来的研究。
如今,对安全有要求的应用程序已无处不在,可在各种边缘设备中找到。然而,这些设备中的微控制器尽管通过实现多核和缓存层次结构提供了中等性能,但可能无法提供足够的支持来实施最高完整性级别所需的某些安全措施,比如锁步执行,以避免所谓的共因故障(即影响冗余组件的故障导致所有冗余组件出现相同的错误)。为了解决这一限制,最近在 [ 2 ] 中提出了一种基于软件监视器的方法,该方法在内核之间强制执行某种基于软件的锁步执行,并提供了概念证明。本文介绍了 SafeSoftDR,这是一个库,它提供了一个标准接口,用于在非原生锁步内核上部署基于软件的锁步执行,从而减轻了最终用户创建冗余进程、复制输入/输出数据和执行结果比较的负担。我们的库已经在基于 x86 的 Linux 上进行了测试,目前正在集成到针对安全相关应用的开源 RISC-V 平台上,从而为安全关键型应用提供了便捷的环境。
新一代测序 (NGS) 在研究罕见病和其他遗传病、药物基因组学、细胞遗传学、其他生殖系疾病或携带者筛查研究中的应用,对于加深我们对人类遗传学的理解和转化为精准医疗至关重要。全基因组测序 (WGS)、全外显子组测序 (WES)、靶向和虚拟面板分别提供了对整个基因组、编码区域或靶基因区域的高分辨率、无偏见的视图。然而,分析和解释这些方法产生的大量数据会给实验室带来巨大的瓶颈。特别是,变异解释是一个耗时的手动过程,需要大量重复的步骤,每个基因组最多需要 7 个小时。1 对于高通量面板应用,例如健康或携带者群体筛查项目,实验室通常希望使用自动化、变异管理和高效研究报告生成工具来最大限度地提高效率和准确性。